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人工知能を用いた医療画像診断支援  ─ 人工知能がビジネスを変える ~米国発明から最先端技術を追う~

新事業創出・新規顧客開拓

 

出版社 出版年月冊子体+電子版価格 ページ数
ネオテクノロジー
2016年11月¥250,000 (税別)100

※冊子体はA4版で約100ページ、電子媒体はDVD(該当特許一覧表、全文明細書PDF)。

サマリー

レポート概要

ネオテクノロジー発行の「人工知能を用いた医療画像診断支援」レポートは、医療画像装置、人工知能分野で先行している米国で発行された公開特許情報を対象として、人工知能を組み込んだ画像診断装置・診断技術の調査を行い、最近5年間の米国公開特許情報から、専門の技術スタッフが厳選した約2000件をマニュアル査読し、技術分類を付与して技術と企業の動向を分析した調査報告書です。 

 


 

本シリーズ「人工知能がビジネスを変える ~米国発明から最先端技術を追う~ シリーズ」の特長

21世紀の情報通信技術の革新は「変革点」にあたり、急速にビジネス環境を激変させています。その根底になるのがディープラーニング(深層学習)に代表される人工知能AI技術です。AIは情報通信ネットワークを通じてさまざまな産業のシナジーを創出し、ハードウェアの世界にはない超速な進歩を見せ、新たなビジネス革新を全世界にもたらそうとしています。

先進的なAI活用事例は、最新の特許情報を見ると一目瞭然です。情報テクノロジーを駆使して既存産業を脅かす情報系企業の猛進が特許情報から読み取ることができます。特に、AI先進国であり全世界の優秀発明が集まる米国の特許情報から、先進的企業がAIをどんなビジネスに生かそうとしているのかを見ることができます。

ネオテクノロジーは、最新の米国発明から最先端のAI活用状況を明らかにするレポートをシリーズ刊行します。AIを活用して既存の枠組みを超えた新たなビジネス機会を創出し、また、センサやIoTと組み合わせることで既存産業やモノづくりの製造現場を革新させる、ビジネスでの新たな攻めどころを探る検討材料を提供することを目的とします。

◆「変革点」こそ、ビジネスで攻めるチャンス
◆最近5年間の米国公開特許情報から最先端のAI活用状況を調査
◆特許情報からビジネス上での攻めどころが分かる

調査対象特許情報

最近5年間に発行された米国公開特許情報を調査対象とします。独自の検索式により抽出された特許情報約2000件を技術スタッフがマニュアル査読し、技術分類を付与して技術と企業の動向を分析します。

情報のインプットと情報のアウトプットに着目

人工知能をデータ演算機能として捉えると、
・どのような情報を使うのか(情報のインプット)
・何をしようとしているのか(情報のアウトプット)
と整理することができます。

ビジネスシーンによって、どんな情報を用いるか、何を目的とするか異なります。
最先端の米国発明から「情報のインプット」と「情報のアウトプット」を抽出することによって、
そのビジネスで“人工知能AIで何をしようとしているか”を把握する、
これが、このレポートシリーズの特徴です。

広めの検索式でもれなく調査

特許分類(IPC/CPC)を基軸としてキーワードで絞り込む検索式と、キーワードのみの検索式のOR論理による広めの検索式を用いています。

マニュアル査読によるノイズ情報のないデータ

技術と特許の専門スタッフがマニュアル査読を行い、ノイズ情報を除去して技術分類を付与しています。

人工知能がどのように用いられようとしているか

米国公開特許情報の中で、人工知能がどのような技術要素または産業で用いられようとしているかを把握するために、特許請求の範囲(Claims)の記載だけでなく、発明の背景(Background of the Invention)、および、発明の要旨(Summary)の記載も参照して特許情報の抽出と技術分類の付与を行います。特許請求の範囲で人工知能と記載せずに、コンピュータの演算処理の概念に人工知能が含まれる場合があります。そのため、人工知能が特許請求の範囲の技術的特徴として記載されている特許情報だけでなく、全文明細書の中で人工知能の使用を認識している特許情報も含めて調査を行っています。

 



目次

調査対象技術

非侵襲的に人体を観察し、病理診断、病巣部の検出や術前検査を行う医用画像診断技術(モダリティ)では、様々な手段が実用化されています。1980年代以降は画像のデジタル化技術が進展していますが、画像による判断には専門的知見を要し、特に疾病の初期段階の読影には豊富な経験が必要です。しかし、専門医の絶対数が少ないことに加えて、地域的に偏在していることもあり、公平な医療サービスの実現のためには、医師と協業する画像診断の自動化技術が必要とされています。パターン認識、機械学習に基づく最近の人工知能(AI)の進展は著しく、AIに画像診断ノウハウを学習させて診断支援ができれば、医師の負担軽減や診断精度の向上、リモート診断の普及等、医療品質の向上が期待できます。
本書は、医療画像装置、人工知能分野で先行している米国で発行された公開特許情報を対象として人工知能を組み込んだ画像診断装置・診断技術の調査を行いましす。調査は、どのようなモダリティ情報がAIにインプットされるのか、AIはどの様な手法で情報処理するのか、AIは何を出力するのか、の観点から調査しました。

 

技術分類

情報の入力、情報の出力と併せて、どの患部の情報なのか、どの疾患を診断支援するのか、特許情報から抽出し手分類します。

入力画像分類
レントゲン、MRI、CT、PET、SPECT、超音波、OCT、内視鏡、光学診断、融合診断、その他
患部分類
骨格・筋系、循環器系、血液系、呼吸器系、消化器系、泌尿器系、生殖器系、内分泌系、脳・神経系、感覚器系、胎児診断、歯科、その他
出力分類
・画像データの出力(透視像、スライス像、3D像、セグメンテーション、統合・融合画像)
・画像データに基づく判定・推定(ROI、病理パラメータ、検索・抽出症例、疾病ステージ、手術支援、予後)
疾患分類
脳梗塞、アルツハイマー、パーキンソン疾患、癲癇、白内障、緑内障、加齢黄斑変性、心筋梗塞、無呼吸症候群、腫瘍、外傷、免疫、その他

 

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